Tiga kabar hari ini mengarah ke tiga “lapisan infrastruktur” baru: bentuk terminal AI yang bisa diproduksi massal (kacamata pintar), bahasa/protokol transaksi untuk agent (UCP), dan fondasi data enterprise yang makin padat dan murah (all-flash berkapasitas tinggi). Pesannya: AI bergerak dari sekadar software menjadi kompetisi skala produksi, standardisasi, dan kurva biaya.

Ulasan:
Kacamata pintar berpotensi menjadi salah satu bentuk terminal AI yang paling cepat mencapai skala setelah smartphone. Dalam wearable, kacamata punya keunggulan alami: selalu terpakai, sudut pandang orang pertama, dan hands-free. Jika asisten suara, kamera, terjemahan real-time, serta informasi “ambient” dibuat cukup mulus, produk bisa meloncat dari mainan niche menjadi barang konsumsi harian.
Meski AI Meta sering dikritik, produk kacamatanya terbukti punya demand. Target kapasitas tahunan 10 juta unit pada 2026 dilaporkan hampir tercapai, dan sejak Ray-Ban Meta Display diluncurkan pada musim gugur 2025, permintaan disebut melampaui pasokan—bahkan mendorong Meta menahan ekspansi internasional demi menjaga suplai AS. Itu menjelaskan mengapa mereka ingin menaikkan kapasitas lebih agresif.
Ini bukan sekadar “produksi lebih banyak.” Ini taruhan platform: Meta bertaruh kacamata AI bisa menjadi surface komputasi arus utama berikutnya setelah smartphone. Pertanyaannya, apakah ekosistem aplikasi, norma privasi, dan use case bisa matang secepat kapasitas pabrik?
Ulasan:
Ambisi inti UCP adalah membuat “agent bisa checkout” menjadi kemampuan universal. Jika UCP menjadi “bahasa komersial” standar, itu seperti lapisan API transaksi lintas platform—menyatukan discovery, perbandingan harga, hingga pembayaran menjadi alur yang terstandardisasi dan dapat diautomasi.
Di era search klasik, nilai e-commerce Google banyak berada di “mengalirkan traffic” ke merchant. Di era AI, pengguna mungkin tidak lagi mengklik link, sehingga model iklan berbasis klik akan tertekan. UCP adalah langkah untuk meng-upgrade Google dari “pintu masuk belanja” menjadi “pintu transaksi”—memindahkan nilai dari klik ke jalur konversi di dalam Search/Gemini.
Jika standar ini benar-benar hidup, pemenangnya adalah pihak yang menguasai implementasi, default integration, dan stack pembayaran/risiko. Namun pertanyaan besarnya: apakah konsumen nyaman menyerahkan proses “cari—bandingkan—beli” ke agent? Kamu mau belanja dengan cara seperti ini?
Ulasan:
Dengan 30TB QLC, Dell mendorong PowerStore ke 2PB “kapasitas efektif” per appliance. Maknanya: menurunkan biaya per TB agar lebih banyak beban kerja kapasitas/secondary dapat pindah dari hybrid array bahkan HDD ke all-flash—ini berpotensi mengubah logika pembelian storage enterprise.
Dulu QLC sering dianggap untuk cold/archival karena isu endurance dan degradasi performa. Dell mencoba membalikkan persepsi itu lewat arsitektur software-defined PowerStore: QLC (mis. 5200Q) bisa hidup berdampingan dengan TLC (mis. 5200T) dalam satu cluster, lalu workload ditier berdasarkan “panas/dingin” untuk menjaga keseimbangan performa dan biaya.
Bagi perusahaan yang membangun AI infrastructure, private cloud, atau data lake, ini jalur pragmatis: menekan biaya storage tanpa “mengorbankan” pengalaman operasional all-flash.
Penutup:
Meta menekan pedal produksi untuk terminal AI berikutnya, Google mendorong standar agar agent bisa bertransaksi lintas platform, dan Dell menurunkan kurva biaya storage all-flash. Jika harus memilih satu yang paling cepat membangun moat di 2025, kamu pilih yang mana: AI glasses, standar belanja via agent, atau all-flash berkapasitas tinggi?
Bacaan lanjutan (72 jam terakhir):